• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция

МЕТОДИ, ЗАСНОВАНІ НА ОЦІНКАХ ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ЗНАЧЕНЬ ОЗНАК

ІНТЕНСІОНАЛЬНІ| МЕТОДИ

Відмітною особливістю інтенсіональних| методів є те, що як елементи операцій при побудові|шикуванні| і вживанні|застосуванні| алгоритмів розпізнавання образів|зображень| вони використовують різні характеристики ознак і їх зв'язків. Такими елементами можуть бути окремі значення або інтервали значень ознак, середні величини і дисперсії, матриці зв'язку ознак і т. п., над якими проводяться дії, що виражаються|виказують| в аналітичній або конструктивній формі. При цьому об'єкти в даних методах не розглядаються|розглядують| як цілісні інформаційні одиниці, а виступають|вирушають| в ролі індикаторів для оцінки взаємодії і поведінки своїх атрибутів.

Група інтенсіональних| методів розпізнавання образів|зображень| обширна|величезна|, і її ділення|поділка| на підкласи носить до певної міри умовний характер.

Ці методи розпізнавання образів|зображень| запозичені з|із| класичної теорії статистичних рішень|вирішень|, в якій об'єкти дослідження розглядаються|розглядують| як реалізації багатовимірної|багатомірної| випадкової величини, розподіленої в просторі|простір-час| ознак по якому-небудь закону [37]. Вони базуються на байєсовській| схемі ухвалення рішень, приналежності об'єктів, що апелює до апріорної вірогідності|ймовірності|, до того або іншого розпізнаваного класу і умовної щільності розподілу значень вектора ознак. Дані методи зводяться до визначення відношення|ставлення| правдоподібності в різних областях багатовимірного|багатомірного| простору|простір-час| ознак.

Група методів, заснованих на оцінці щільності розподілу значень ознак має пряме відношення до методів аналізу дискримінанта. Байесовський підхід до ухвалення рішень і відноситься до найбільш розроблених в сучасній статистиці так званих параметричних методів, для яких вважається|лічить| відомим аналітичне вираження|вираз| закону розподілу (в даному випадку нормальний закон) і потрібно оцінити лише невелику кількість параметрів (вектори середніх значень і ковариаційної| матриці).

До цієї групи відноситься і метод обчислення|підрахунку| відношення|ставлення| правдоподібності для незалежних ознак. Цей метод, за винятком припущення про незалежність ознак (яке насправді практично ніколи не виконується), не передбачає|припускає| знання функціонального вигляду|виду| закону розподілу. Тому його можна віднести до непараметричних [46].

Інші непараметричні методи, вживані тоді, коли вигляд|вид| кривої щільності розподілу невідомий і не можна зробити взагалі жодних|ніяких| припущень про її характер, займають|позичають| особливе положення|становище|. До них відносяться відомі метод багатовимірних|багатомірних| гістограм, метод “до-найближчих сусідів, метод евклідова відстані, метод потенційних функцій і ін., узагальненням яких є метод, що отримав|одержував| назву “Оцінки Парзена” [46]. Ці методи формально оперують об'єктами як цілісними структурами, але|та| залежно від типа|типу| задачі|задачі| розпізнавання можуть виступати|вирушати| і в інтенсіональному| і в екстенсіональному| іпостасях.

Непараметричні методи аналізують відносні кількості об'єктів, що потрапляють в задані багатовимірні|багатомірні| об'єми|обсяги|, і використовують різні функції відстані між об'єктами навчальної вибірки і розпізнаваними об'єктами [46]. Для кількісних ознак, коли їх число багато менше об'єму|обсягу| вибірки, операції з|із| об'єктами грають проміжну роль в оцінці локальної щільності розподілу умовної вірогідності|ймовірності| і об'єкти не несуть смислового навантаження самостійних інформаційних одиниць. В той же час, коли кількість ознак сумірно або більше числа досліджуваних об'єктів, а ознаки носять якісний або дихотомічний характер, то ні про які локальні оцінки щільності розподілу вірогідності|ймовірності| не може йти мові|промові|. В цьому випадку об'єкти у вказаних непараметричних методах розглядаються|розглядують| як самостійні інформаційні одиниці (цілісні емпіричні факти) і дані методи набувають|придбавають| сенсу|змісту| оцінок схожості і відмінності об'єктів, що вивчаються.

Таким чином, одні і ті ж технологічні операції непараметричних методів залежно від умов задачі|задачі| мають сенс або локальних оцінок щільності розподілу вірогідності|ймовірності| значень ознак, або оцінок схожості і відмінності об'єктів.

У контексті интенсионального| представлення знань тут розглядається|розглядує| перша сторона непараметричних методів, як оцінок щільності розподілу вірогідності|ймовірності|. Багато авторів відзначають, що на практиці непараметричні методи типа|типу| оцінок Парзена працюють добре [46]. Основними труднощами вживання|застосування| вказаних методів вважаються|лічать| необхідність запам'ятовування всієї навчальної вибірки для обчислення|підрахунку| оцінок локальної щільності розподілу вірогідності|ймовірності| і висока чутливість до непоказності навчальної вибірки.

Читайте також:

1. I. Доповнення до параграфу про точкову оцінку параметрів розподілу
2. V. Поняття та ознаки (характеристики) злочинності
3. Авоматизація водорозподілу регулювання за нижнім б'єфом з обмеженням рівнів верхнього б'єфі
4. Автоматизація водорозподілу з комбінованим регулюванням
5. Автоматизація водорозподілу на відкритих зрошувальних системах. Методи керування водорозподілом. Вимірювання рівня води. Вимірювання витрати.
6. Автоматизація водорозподілу регулювання зі сталими перепадами
7. Автоматизація водорозподілу регулюванням з перетікаючими об’ємами
8. Автоматизація водорозподілу регулюванням за верхнім б'єфом
9. Автоматизація водорозподілу регулюванням за нижнім б'єфом
10. Адміністративне правопорушення як підстава юридичної відповідальності: ознаки і елементи.
11. Адміністративний проступок: поняття, ознаки, види.
12. Адміністративно-командна система, її ознаки та механізм функціонування.

Переглядів: 726